1.

Zbadać właściwości grupujące następujących algorytmów: k-średnich, hsl, hcl, Cobweb i

FarthestFirst wykorzystując załączone zbiory. W przypadku atrybutów rzeczywistych wykonać

normalizację. Uzupełnić poniższe tabele.

Dane zbiorów:

Nazwa zbioru

Wykres rozrzutu

Liczba
elementów

Liczba
grup

Rodzaj
atrybutów

Kształt
grup

2norm.csv

200

2

rzeczywiste

sferyczne

3circles.csv

493

3

rzeczywiste

sferyczne

arbitrary.csv

[

284

4

rzeczywiste

dowolny

weather.nominal.arff

14

2

nominalne

-

Wyniki:

Nazwa zbioru

Liczba
grup

Wykres rozrzutu wyniku

Model

Efektywność
[%]

k-
ś

rednich

2norm

2

100

3circles 3

49,09

arbitrary 4

44,01

weather 2

50

hcl

2norm

2

100

3circles 3

100

arbitrary 4

100

weather

2

57,14

hsl

2norm

2

100

3circles

3

100

arbitrary

4

61,27

weather

2

64,29

Cobweb

2norm

2

[

97,5

3circles

1

73,23

arbitrary

1

[

58,8

weather

14

14,29

FF

2norm

2

97

3circles

3

62,47

arbitrary

4

[

59,15

weather

2

57,14